[Python] 파이썬으로 네이버 뉴스 기사 제목 수집하기
- Developer/Python
- 2025. 3. 27.
안녕하세요. 오늘은 파이썬을 활용해 네이버 뉴스 기사 제목을 자동으로 수집하는 방법에 대해 알아보려고 합니다. 저는 최근 데이터 분석 프로젝트에서 뉴스 제목 데이터가 필요했는데, 하나하나 복사하는 과정이 너무 비효율적이라고 느꼈습니다. 그래서 파이썬 스크래핑을 직접 구현해봤는데, 예상보다 훨씬 간단하면서도 강력했습니다. 개발 경험 10년 차로서 말씀드리자면, 웹 스크래핑은 반복 작업을 자동화하는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다. 특히 데이터 수집 단계에서 많은 시간을 절약해줍니다.
목차
웹 스크래핑 기본 개념과 법적 고려사항
웹 스크래핑(Web Scraping)이란 웹사이트에서 데이터를 자동으로 추출하는 기술입니다. 브라우저에 보이는 정보를 사람이 직접 복사하는 대신, 프로그램이 HTML 코드를 분석해 필요한 정보만 추출하는 방식이죠. 쉽게 말해서 웹페이지에서 우리가 원하는 정보만 긁어오는 것입니다.
그런데 여기서 한 가지 짚고 넘어갈 점이 있습니다. 웹 스크래핑은 편리하지만, 법적으로 미묘한 영역이기도 합니다. 모든 웹사이트가 데이터 수집을 환영하는 것은 아니니까요. 스크래핑 전에 반드시 해당 사이트의 robots.txt 파일과 이용 약관을 확인하는 습관을 들이세요. 네이버의 경우 robots.txt에 접근 제한이 있는 부분이 있으니 주의해야 합니다.
제가 처음 웹 스크래핑을 시작했을 때 이런 부분을 간과했다가 IP 차단을 당한 경험이 있습니다. 그러니 스크래핑 시 과도한 요청을 보내지 않도록 주의하고, 가능하다면 공식 API를 먼저 찾아보는 것이 좋습니다. 다행히 이 글에서 다룰 네이버 뉴스 기사 제목 정도는 적절한 딜레이를 두고 소량만 수집한다면 일반적으로 문제가 되지 않습니다.
파이썬 환경 설정 및 필요 라이브러리 설치
본격적인 스크래핑에 앞서 필요한 환경을 구축해야 합니다. 파이썬이 설치되어 있지 않다면 에서 최신 버전을 설치하세요. 그리고 나서 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 우리의 스크래핑 프로젝트에 필요한 주요 라이브러리와 각각의 역할은 다음과 같습니다.
| 라이브러리 | 역할 | 설치 명령어 |
|---|---|---|
| requests | HTTP 요청 처리 | pip install requests |
| BeautifulSoup4 | HTML 파싱 | pip install beautifulsoup4 |
| pandas | 데이터 처리 및 저장 | pip install pandas |
| lxml | HTML 파서(선택) | pip install lxml |
| fake-useragent | User-Agent 변경(우회용) | pip install fake-useragent |
이 라이브러리들은 터미널에서 위 명령어들을 입력하여 쉽게 설치할 수 있습니다. 파이썬 스크래핑에 처음 접근하는 분들도 걱정하지 마세요. requests와 BeautifulSoup만 제대로 이해해도 기본적인 스크래핑은 충분히 가능합니다.
네이버 뉴스 페이지 구조 분석
웹 스크래핑의 핵심은 대상 웹사이트의 구조를 이해하는 것입니다. 개발자 도구를 사용해 HTML 구조를 분석하는 과정은 정말 중요합니다. 네이버 뉴스 페이지를 분석하기 위한 단계를 살펴보겠습니다.
- 네이버 뉴스 메인 페이지(https://news.naver.com/)나 특정 카테고리 페이지에 접속합니다.
- 브라우저에서 개발자 도구를 엽니다 (Chrome에서는 F12 또는 우클릭 후 '검사' 선택).
- 요소 검사 도구(Element Inspector)를 사용해 뉴스 제목이 포함된 HTML 요소를 찾습니다.
- 해당 요소의 클래스, ID 또는 다른 속성을 기록해둡니다.
- 여러 기사 제목을 확인하여 공통된 패턴을 파악합니다.
- 페이지 구조가 동적으로 변하는지 확인합니다(JavaScript로 콘텐츠가 로드되는 경우).
실제로 분석해보면, 네이버 뉴스 헤드라인은 대부분 특정 클래스를 가진 <a> 태그 내에 위치하고 있습니다. 하지만 네이버가 자주 페이지 구조를 업데이트하기 때문에, 이 글에서 제공하는 선택자는 미래에 변경될 수 있습니다. 그래서 항상 최신 페이지 구조를 직접 확인하는 것이 중요합니다.
개발자 도구의 요소 검사기능에서 Ctrl+F(Windows) 또는 Cmd+F(Mac)를 누르면 HTML 내에서 검색이 가능합니다. 뉴스 제목의 일부를 검색하면 해당 요소를 빠르게 찾을 수 있습니다. 또한, 개발자 도구에서 요소에 마우스를 올리면 페이지에서 해당 요소가 하이라이트되어 시각적 확인이 가능합니다.
뉴스 제목 스크래핑 코드 구현
이제 실제 코드를 작성해 봅시다. 앞서 분석한 페이지 구조를 바탕으로 네이버 뉴스 기사 제목을 수집하는 파이썬 스크립트를 만들어 보겠습니다. 아래 코드는 네이버 뉴스의 메인 페이지에서 헤드라인 뉴스 제목을 수집하는 기본적인 예시입니다.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
from datetime import datetime
from fake_useragent import UserAgent
# User-Agent 설정 (차단 방지)
ua = UserAgent()
headers = {'User-Agent': ua.random}
# 현재 시간 기록 (파일명용)
now = datetime.now()
timestamp = now.strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
# 네이버 뉴스 메인 페이지 URL
url = 'https://news.naver.com/'
# 요청 보내기
response = requests.get(url, headers=headers)
# HTTP 응답이 성공적인지 확인
if response.status_code == 200:
# HTML 파싱
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 뉴스 제목 요소 찾기 (실제 선택자는 변경될 수 있음)
# 여기서는 예시로 헤드라인 뉴스의 선택자를 사용
title_elements = soup.select('div.cjs_t')
# 제목 텍스트 추출 및 저장
titles = []
for element in title_elements:
title_text = element.get_text(strip=True)
titles.append(title_text)
print(f"수집된 제목: {title_text}")
# 결과를 DataFrame으로 변환
df = pd.DataFrame({'제목': titles, '수집시간': now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")})
# CSV 파일로 저장
filename = f'naver_news_titles_{timestamp}.csv'
df.to_csv(filename, index=False, encoding='utf-8-sig')
print(f"\n총 {len(titles)}개의 뉴스 제목이 {filename}에 저장되었습니다.")
else:
print(f"요청 실패: 상태 코드 {response.status_code}")이 코드는 기본적인 스크래핑 작업을 수행합니다. 하지만 실제 운영 환경에서는 몇 가지 개선이 필요합니다. 특히 네이버의 경우 로봇 감지 시스템이 있어 연속적인 요청을 차단할 수 있습니다. 그래서 요청 사이에 딜레이를 추가하고, User-Agent를 랜덤하게 설정하는 것이 중요합니다.
참고로 위 코드에서 div.cjs_t 선택자는 예시일 뿐입니다. 실제 네이버 뉴스 페이지의 구조는 변경될 수 있으므로, 개발자 도구를 통해 최신 선택자를 확인하고 코드를 수정해야 합니다.
수집된 데이터 저장 및 관리
스크래핑한 데이터는 다양한 형식으로 저장할 수 있습니다. 각 형식마다 장단점이 있으니, 프로젝트의 목적에 맞는 형식을 선택하세요. 아래는 자주 사용되는 데이터 저장 형식과 그 특징입니다.
| 저장 형식 | 장점 | 단점 | 추천 사용 사례 |
|---|---|---|---|
| CSV | 간단하고 가볍다. 대부분의 프로그램에서 지원 | 복잡한 구조의 데이터는 표현하기 어렵다 | 간단한 표 형태의 데이터 |
| JSON | 계층적 구조 표현에 적합. 웹에서 널리 사용 | CSV보다 파일 크기가 커질 수 있다 | 중첩된 데이터 구조 |
| SQLite | SQL 쿼리 사용 가능. 관계형 데이터에 적합 | 설정이 다소 복잡하다 | 대량의 관계형 데이터 |
| Excel (.xlsx) | 대부분의 사용자에게 친숙하다 | 다른 형식보다 파일 크기가 크다 | 비기술적 사용자와 공유할 데이터 |
데이터를 CSV 형식으로 저장하는 것이 가장 단순하고 범용적인 방법입니다. 하지만 텍스트가 복잡한 구조를 가지고 있거나, 메타데이터를 함께 저장해야 한다면 JSON이 더 적합할 수 있습니다. 아래는 수집한 뉴스 제목을 JSON 형식으로 저장하는 코드 예시입니다.
import json
# JSON 파일로 저장하는 함수
def save_to_json(titles, timestamp):
# 데이터 구조화
data = {
"collection_time": timestamp,
"source": "Naver News",
"titles": [{"id": i, "text": title} for i, title in enumerate(titles, 1)]
}
# JSON 파일로 저장
filename = f'naver_news_titles_{timestamp}.json'
with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
return filename
# 위에서 수집한 titles와 timestamp를 사용하여 저장
json_file = save_to_json(titles, now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
print(f"데이터가 {json_file}에 JSON 형식으로 저장되었습니다.")고급 스크래핑 기법 및 자동화 방법
기본적인 스크래핑을 넘어 더 효율적이고 안정적인 시스템을 구축하려면 다음과 같은 고급 기법들을 고려해볼 수 있습니다. 이 방법들은 특히 장기적인 데이터 수집 프로젝트에서 유용합니다.
- 프록시 서버 활용: IP 차단을 방지하기 위해 여러 프록시 서버를 번갈아 사용합니다.
- Selenium 활용: JavaScript로 동적 생성되는 콘텐츠를 스크래핑할 때 웹드라이버를 사용합니다.
- 에러 처리 및 재시도 메커니즘: 일시적인 오류에 대응하는 견고한 시스템을 구축합니다.
- 스케줄링 도구: cron(Linux) 또는 Task Scheduler(Windows)를 사용해 정기적인 스크래핑을 자동화합니다.
- 병렬 처리: 여러 페이지를 동시에 스크래핑하여 속도를 높입니다(주의: 과도한 요청은 차단 위험이 있음).
- 데이터 검증 및 정제: 중복된 제목 제거 및 특수문자 처리 등 데이터 품질을 관리합니다.
여러 카테고리의 뉴스 제목을 수집하거나, 페이지네이션을 처리해야 하는 경우에는 더 복잡한 로직이 필요합니다. 그러나 핵심 원리는 동일합니다. 웹페이지의 구조를 이해하고, 적절한 HTML 요소를 선택하여 데이터를 추출하는 것입니다.
장기적으로 데이터를 수집하는 프로젝트라면 CSV나 JSON 대신 데이터베이스를 사용하는 것이 좋습니다. SQLite는 설정이 간단하면서도 SQL의 강력한 쿼리 기능을 활용할 수 있어 인기 있는 선택입니다. 대규모 프로젝트의 경우 PostgreSQL이나 MongoDB 같은 전문 데이터베이스 시스템을 고려해보세요. 특히 시계열 데이터 분석이 필요하다면 InfluxDB와 같은 특화된 데이터베이스가 유용할 수 있습니다.
Q: 네이버가 스크래핑을 감지하고 차단하면 어떻게 해야 하나요?
A: 요청 간 딜레이를 충분히 주고(최소 3-5초), User-Agent를 랜덤하게 변경하며, 세션을 유지하는 방식으로 차단 위험을 줄일 수 있습니다. 그래도 차단된다면 프록시 서버를 사용하거나, 공식 API가 있는지 확인해보세요. 또한 과도한 요청은 서버에 부담을 줄 수 있으니 필요한 데이터만 최소한으로 수집하는 것이 좋습니다.
이제 실제 운영환경에서 사용할 수 있는 보다 완성도 높은 뉴스 제목 스크래핑 코드를 작성해 보겠습니다. 이 코드는 앞서 설명한 여러 고급 기법들을 적용하여 안정성과 효율성을 높인 버전입니다.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import json
import time
import random
import logging
import sqlite3
from datetime import datetime
from fake_useragent import UserAgent
from pathlib import Path
# 로깅 설정
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
handlers=[
logging.FileHandler("naver_scraper.log"),
logging.StreamHandler()
]
)
logger = logging.getLogger('naver_scraper')
class NaverNewsScraper:
def __init__(self):
self.ua = UserAgent()
self.base_url = 'https://news.naver.com'
self.session = requests.Session()
self.db_path = 'naver_news.db'
self.setup_database()
def setup_database(self):
"""SQLite 데이터베이스 초기 설정"""
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS news_titles (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
title TEXT NOT NULL,
category TEXT,
collection_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
url TEXT
)
''')
conn.commit()
conn.close()
logger.info("데이터베이스 설정 완료")
def get_random_headers(self):
"""랜덤 User-Agent를 포함한 헤더 반환"""
return {
'User-Agent': self.ua.random,
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml',
'Accept-Language': 'ko-KR,ko;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7',
'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
'Connection': 'keep-alive',
'Upgrade-Insecure-Requests': '1',
'Cache-Control': 'max-age=0'
}
def fetch_page(self, url, max_retries=3):
"""페이지 가져오기 (재시도 로직 포함)"""
retries = 0
while retries < max_retries:
try:
# 랜덤 딜레이 추가 (서버 부담 감소 및 차단 방지)
time.sleep(random.uniform(2, 5))
response = self.session.get(url, headers=self.get_random_headers(), timeout=10)
if response.status_code == 200:
return response.text
elif response.status_code == 403 or response.status_code == 429:
logger.warning(f"접근이 차단됨 (상태 코드: {response.status_code}). 30초 대기 후 재시도...")
time.sleep(30) # 차단 시 더 긴 대기 시간
else:
logger.error(f"HTTP 오류: {response.status_code}")
except requests.RequestException as e:
logger.error(f"요청 실패: {e}")
retries += 1
logger.warning(f"재시도 중... ({retries}/{max_retries})")
logger.error(f"최대 재시도 횟수 초과: {url}")
return None
def parse_titles(self, html_content, category='main'):
"""HTML에서 뉴스 제목 파싱"""
if not html_content:
return []
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
titles = []
# 네이버 뉴스의 구조는 변경될 수 있으므로, 여러 selector 시도
selectors = [
'div.cjs_t', # 예시 선택자 1
'a.news_tit', # 예시 선택자 2
'div.hdline_article_tit a', # 예시 선택자 3
'div.section_headline a', # 예시 선택자 4
'div.cluster_text a' # 예시 선택자 5
]
for selector in selectors:
elements = soup.select(selector)
if elements:
logger.info(f"선택자 '{selector}'로 {len(elements)}개 제목 발견")
for element in elements:
title_text = element.get_text(strip=True)
title_url = element.get('href', '')
if title_url and not title_url.startswith('http'):
title_url = self.base_url + title_url if title_url.startswith('/') else self.base_url + '/' + title_url
titles.append({
'title': title_text,
'url': title_url,
'category': category
})
break # 성공적으로 제목을 찾으면 반복 중단
# 중복 제거
unique_titles = []
seen_titles = set()
for title in titles:
if title['title'] not in seen_titles:
seen_titles.add(title['title'])
unique_titles.append(title)
return unique_titles
def save_to_db(self, titles):
"""수집한 제목을 데이터베이스에 저장"""
if not titles:
logger.warning("저장할 제목이 없습니다.")
return 0
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
cursor = conn.cursor()
now = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
count = 0
for title in titles:
cursor.execute(
"INSERT INTO news_titles (title, category, collection_time, url) VALUES (?, ?, ?, ?)",
(title['title'], title['category'], now, title['url'])
)
count += 1
conn.commit()
conn.close()
logger.info(f"{count}개의 제목이 데이터베이스에 저장됨")
return count
def export_to_csv(self, filename=None):
"""데이터베이스의 내용을 CSV 파일로 내보내기"""
if not filename:
timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
filename = f'naver_news_titles_{timestamp}.csv'
conn = sqlite3.connect(self.db_path)
df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM news_titles", conn)
conn.close()
df.to_csv(filename, index=False, encoding='utf-8-sig')
logger.info(f"{len(df)}개의 제목이 {filename}에 저장됨")
return filename
def scrape_main_page(self):
"""네이버 뉴스 메인 페이지 스크래핑"""
logger.info("메인 페이지 스크래핑 시작")
html_content = self.fetch_page(self.base_url)
titles = self.parse_titles(html_content, 'main')
saved_count = self.save_to_db(titles)
return saved_count
def scrape_category(self, category, pages=1):
"""특정 카테고리 페이지 스크래핑"""
category_urls = {
'politics': 'https://news.naver.com/main/main.naver?mode=LSD&mid=shm&sid1=100',
'economy': 'https://news.naver.com/main/main.naver?mode=LSD&mid=shm&sid1=101',
'society': 'https://news.naver.com/main/main.naver?mode=LSD&mid=shm&sid1=102',
'life': 'https://news.naver.com/main/main.naver?mode=LSD&mid=shm&sid1=103',
'world': 'https://news.naver.com/main/main.naver?mode=LSD&mid=shm&sid1=104',
'it': 'https://news.naver.com/main/main.naver?mode=LSD&mid=shm&sid1=105'
}
if category not in category_urls:
logger.error(f"잘못된 카테고리: {category}")
return 0
logger.info(f"{category} 카테고리 스크래핑 시작")
total_saved = 0
for page in range(1, pages + 1):
url = f"{category_urls[category]}&page={page}"
html_content = self.fetch_page(url)
titles = self.parse_titles(html_content, category)
saved_count = self.save_to_db(titles)
total_saved += saved_count
logger.info(f"{category} 카테고리 {page}페이지: {saved_count}개 저장됨")
return total_saved
# 사용 예시
if __name__ == "__main__":
scraper = NaverNewsScraper()
# 메인 페이지 스크래핑
main_count = scraper.scrape_main_page()
logger.info(f"메인 페이지에서 {main_count}개의 제목을 수집했습니다.")
# 특정 카테고리 스크래핑 (예: 경제 2페이지)
category_count = scraper.scrape_category('economy', pages=2)
logger.info(f"경제 카테고리에서 {category_count}개의 제목을 수집했습니다.")
# CSV로 내보내기
csv_file = scraper.export_to_csv()
logger.info(f"모든 데이터가 {csv_file}에 저장되었습니다.")
print("스크래핑 완료!")위 코드는 단순한 스크립트에서 클래스 기반의 구조화된 프로그램으로 발전시킨 것입니다.
이 코드는 학습 목적으로 작성되었습니다. 실제 서비스에 적용하기 전에 해당 웹사이트의 이용약관과 robots.txt를 반드시 확인하세요. 또한 과도한 요청은 서버에 부담을 주거나 IP 차단을 초래할 수 있으므로, 적절한 딜레이를 두고 필요한 데이터만 수집하는 것이 좋습니다. 또한 네이버 페이지 구조는 계속 변경될 수 있으므로, 실제 환경에서는 selector를 최신 상태로 유지해야 합니다.
이제 이 스크래퍼의 자동 실행을 설정하는 방법을 알아보겠습니다. 다음은 Linux 시스템에서 cron을 사용하여 매일 특정 시간에 스크래퍼를 실행하는 예시입니다.
# naver_scraper_daily.py
#!/usr/bin/env python3
from naver_scraper import NaverNewsScraper
import logging
from datetime import datetime
# 로깅 설정
logging.basicConfig(
filename=f"naver_scraper_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.log",
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger('naver_scraper_daily')
# 스크래퍼 인스턴스 생성
scraper = NaverNewsScraper()
# 메인 페이지와 각 카테고리의 첫 페이지 스크래핑
try:
logger.info("일일 스크래핑 작업 시작")
# 메인 페이지
main_count = scraper.scrape_main_page()
logger.info(f"메인 페이지: {main_count}개 제목 수집")
# 여러 카테고리
categories = ['politics', 'economy', 'society', 'life', 'world', 'it']
for category in categories:
count = scraper.scrape_category(category, pages=1)
logger.info(f"{category} 카테고리: {count}개 제목 수집")
# 결과를 오늘 날짜가 포함된 파일명으로 저장
today = datetime.now().strftime("%Y%m%d")
csv_file = scraper.export_to_csv(f'naver_news_{today}.csv')
logger.info(f"수집 데이터가 {csv_file}에 저장됨")
logger.info("일일 스크래핑 작업 완료")
except Exception as e:
logger.error(f"스크래핑 중 오류 발생: {e}", exc_info=True)
# crontab 설정 방법 (터미널에서 실행)
# crontab -e
# 0 9 * * * /path/to/python3 /path/to/naver_scraper_daily.py수집한 뉴스 제목 데이터는 다양한 방식으로 활용할 수 있습니다. 텍스트 분석을 통해 트렌드를 파악하거나, 감성 분석을 수행하여 특정 주제에 대한 여론을 추적할 수 있습니다. 파이썬 라이브러리 중 NLTK나 KoNLPy(한국어 자연어 처리)를 활용하면 텍스트 분석을 쉽게 수행할 수 있습니다. 또한, 시간에 따른 특정 키워드의 등장 빈도를 시각화하거나, 워드 클라우드를 생성하여 직관적인 트렌드 파악도 가능합니다. matplotlib, seaborn, wordcloud 같은 라이브러리를 활용하면 멋진 데이터 시각화를 만들 수 있습니다.
이제 웹 스크래핑을 사용하여 네이버 뉴스 제목을 수집하는 방법에 대해 전체적으로 살펴보았습니다. 파이썬의 강력한 라이브러리를 활용하면 단 몇 줄의 코드로도 유용한 데이터를 자동으로 수집할 수 있다는 것을 확인했습니다.
웹 스크래핑은 분명 강력한 도구지만, 합법적인 범위 내에서 사용해야 한다는 점을 다시 한번 강조하고 싶습니다. 대상 웹사이트의 이용약관과 robots.txt를 항상 확인하고, 과도한 요청으로 서버에 부담을 주지 않도록 주의해야 합니다. 또한 수집한 데이터를 상업적 목적으로 사용할 때는 법적 문제가 없는지 확인하는 것이 좋습니다.
제가 처음 웹 스크래핑을 시작했을 때는 단순히 BeautifulSoup만 사용했지만, 점차 복잡한 환경에서 작업하면서 Selenium, Scrapy 등 다양한 도구의 필요성을 느꼈습니다. 여러분도 처음에는 간단한 코드로 시작해서 필요에 따라 기능을 확장해 나가는 것을 추천합니다.
또한, 이 글에서 다룬 네이버 뉴스 제목 수집은 시작에 불과합니다. 웹 스크래핑 기술을 발전시켜 뉴스 본문, 댓글, 이미지 등 더 다양한 데이터를 수집할 수 있습니다. 물론 그만큼 기술적 난이도와 법적 고려사항도 증가하니 단계적으로 접근하는 것이 중요합니다.
마지막으로, 웹 스크래핑은 데이터 수집의 한 방법일 뿐이라는 점을 기억하세요. 가능하다면 공식 API를 사용하는 것이 항상 더 안정적이고 지속 가능한 방법입니다. 네이버를 포함한 많은 플랫폼들이 개발자를 위한 API를 제공하니, 스크래핑 전에 이런 옵션이 있는지 확인해보세요.
이 글이 여러분의 데이터 수집 프로젝트에 도움이 되었길 바랍니다. 웹 스크래핑은 단순한 기술 이상의 가치가 있습니다. 올바르게 사용한다면, 빅데이터 시대에 중요한 인사이트를 얻는 강력한 도구가 될 것입니다.
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